Научные статьи \ Математика. Естественные науки \ Математика \ Теория вероятностей и математическая статистика

Решение задачи оценивания скрытых полумарковских QP-моделей

Решение задачи оценивания скрытых полумарковских QP-моделей

Автор: Деундяк Владимир Михайлович, Жданова Мария Андреевна

Журнал: Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don) @vestnik-donstu

Рубрика: Физико-математические науки

Статья в выпуске: 4 (79) т.14, 2014 года.

Бесплатный доступ

Рассматривается скрытая полумарковская QP-модель и показывается, каким образом она может быть вложена в общую скрытую полумарковскую модель. Для скрытой полумарковской QP-модели решается задача оценивания - первая из трех классических задач теории скрытых марковских и полумарковских моделей. В основе решения этой задачи лежит разработанный Shun-Zheng Yu алгоритм прямого хода для общей скрытой полумарковской модели, отличный от традиционного и основанный на использовании апостериорных вероятностей. Решение задачи оценивания скрытой полумарковской QP-модели является важным этапом в решении задачи подбора по регистрируемой в канале передачи данных последовательности ошибок модели из базы скрытых полумарковских QP-моделей, которая генерирует наиболее близкие к канальной последовательности потоки ошибок. Решение задачи подбора сделает возможным на основе компьютерных имитационных экспериментов оценивать корректирующие способности помехоустойчивых кодеков по отношению к ошибкам различного типа и подбирать оптимальный кодек к конкретному каналу связи.

Еще

Модель источника ошибок, поток ошибок, цифровой канал связи, скрытая полумарковская модель, задача оценивания

Короткий адрес: https://sciup.org/14250114

IDR: 14250114   |   УДК: 519.217.2+621.391.82   |   DOI: 10.12737/6814

Solution to evaluation problem of hidden semi-Markov QP-models

A hidden semi-Markov QP-model is considered; and the way it could be embedded in a general hidden semi-Markov model is shown. The estimation problem (the first of three classical theory problems of the hidden Markov models and hidden semi-Markov models) is solved for the hidden semi-Markov QP-model. The solution is based on Shun-Zheng Yu forward algorithm for a general hidden semi-Markov model. This approach differs from the traditional one and employs posterior probabilities. The estimation problem solution of the hidden semi-Markov QP-model is an important step in solving the following more specific problem. That is the selection problem based on the recorded in the data channel model error sequence from the base of hidden semi-Markov QP-models that generates the closest to the channel sequence error streams. The fitting problem solution will make it possible to evaluate the correcting capability of the noise-free codec towards errors of various types, and to select the optimal codec for a particular communication channel on the basis of the computer simulation experiments.

Еще

Список литературы Решение задачи оценивания скрытых полумарковских QP-моделей

  • Деундяк, В. М. Методы оценки применимости помехоустойчивого кодирования в каналах связи/В. М. Деундяк, Н. С. Могилевская -Ростов-на-Дону: Дон. гос. техн. ун-т, 2007. -85 с.
  • Информационная система «Канал»: свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ/Н. С. Могилевская, К. А. Чугунный. -№ 2008614602; дата регистрации 24.09.2008 г.
  • Деундяк, В. М. Имитационная модель цифрового канала передачи данных и алгебраические методы помехоустойчивого кодирования/В. М. Деундяк, Н. С. Могилевская//Вестник Дон. гос. техн. ун-та. -2001. -Т. 1, № 1(7). -С. 90-95.
  • Деундяк, В. М. Обобщенная марковская модель источника ошибок q-ичного цифрового канала нескольких физических состояний/В. М. Деундяк, М. А. Жданова//Математика и ее приложения. -2010. -Вып. 1 (7). -С. 34-40.
  • Деундяк, В. М. О применении скрытых марковских моделей в моделировании источников ошибок/В. М. Деундяк, М. А. Жданова//Обозрение прикладной и промышленной математики. -2011. -Вып. 3. -С. 488.
  • Могилевская, Н. С. Об экспериментальном исследовании характеристик модифицированных помехоустойчивых блочных двоичных кодов/Н. С. Могилевская, К. С. Сухоставская//Вестник Дон. гос. техн. ун-та. -2007. -Т. 7, № 3. -С. 276-282.
  • Yu, Shun-Zheng. Hidden semi-Markov models/Shun-Zheng Yu//Artificial Intelligence. -2010. -V. 174, n. 2. -P. 215-243.
  • Рабинер, Л. Р. Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи/Л. Р. Рабинер//ТИИЭР. -1989. -т. 77. № 2. -С. 86-120.
  • Levinson, S. E. Continuously variable duration hidden Markov models for automatic speech recognition/S. E. Levinson//Computer Speech and Language. -1986. -1 (1). -P. 29-45.
  • Ostendorf, M. From HMM’s to segment models: A unified view of stochastic modeling for speech recognition/M. Ostendorf, V. V. Digalakis, O. A. Kimball//IEEE Transactions on Speech and Audio Processing. -1996. -4 (5). -P. 360-378.
  • Murphy K. P. Hidden semi-Markov models (HSMMs)/K. P. Murphy. -Режим доступа: http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Papers/segment.pdf (дата обращения: 27.06.2014).
  • Деундяк, В. М. О математическом моделировании источника ошибок канала нескольких состояний/В. М. Деундяк, Н. С. Могилевская//Вестник Рост. гос. ун-та путей сообщ. -2007. -№ 1. -С.41-45.
  • Deundyak, V. M., Mogilevskaya, N. S. Metody otsenki primenimosti pomekhoustoychivogo kodirovaniya v kanalakh svyazi. Rostov-on-Don: Don State Technical University, 2007, 85 p. (in Russian).
  • Mogilevskaya, N. S., Chugunny, K. A. Informatsionnaya sistema «Kanal»: svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programm dlya EVM. No. 2008614602; record date 24.09.2008 (in Russian).
  • Deundyak, V. M., Mogilevskaya, N. S. Imitatsionnaya model' tsifrovogo kanala peredachi dannykh i algebraicheskie metody pomekhoustoychivogo kodirovaniya. Vestnik of DSTU, 2001, vol. 1, no. 1(7), pp. 90-95 (in Russian).
  • Deundyak, V. M., Zhdanova, M. A. Obobshchennaya markovskaya model' istochnika oshibok q-ichnogo tsifrovogo kanala neskol'kikh fizicheskikh sostoyaniy. Matematika i ee prilozheniya, 2010, iss. 1 (7), pp. 34-40 (in Russian).
  • Deundyak, V. M., Zhdanova, M. A. O primenenii skrytykh markovskikh modeley v modelirovanii istochnikov oshibok. Obozrenie prikladnoy i promyshlennoy matematiki, 2011, iss. 3, p. 488 (in Russian).
  • Mogilevskaya, N. S., Sukhostavskaya, K. S. Ob eksperimental'nom issledovanii kharakteristik modifitsirovannykh pomekhoustoychivykh blochnykh dvoichnykh kodov. Vestnik of DSTU, 2007, vol. 7, no. 3, pp. 276-282 (in Russian).
  • Yu, Shun-Zheng. Hidden semi-Markov models. Artificial Intelligence, 2010, vol. 174, no. 2, pp. 215-243.
  • Rabiner, L. R. Skrytye markovckie modeli i ikh primenenie v izbrannykh prilozheniyakh pri raspoznavanii rechi. TIIER, 1989, vol. 77, no. 2, pp. 86-120 (in Russian).
  • Levinson, S. E. Continuously variable duration hidden Markov models for automatic speech recognition. Computer Speech and Language, 1986, no. 1 (1), pp. 29-45.
  • Ostendorf, M., Digalakis, V. V., Kimball, O. A. From HMM’s to segment models: A unified view of stochastic modeling for speech recognition. IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, 1996, no. 4 (5), pp. 360-378.
  • Murphy, K. P. Hidden semi-Markov models (HSMMs). Available at: http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Papers/segment.pdf (accessed: 27.06.2014).
  • Deundyak, V. M., Mogilevskaya, N. S. O matematicheskom modelirovanii istochnika oshibok kanala neskol'kikh sostoyaniy. Vestnik RGUPS, 2007, no. 1, pp. 41-45 (in Russian).
Еще
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp